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  • 深度學(xué)習(xí)入門(mén)書(shū)籍中文版

    該書(shū)的作者是來(lái)自 Y Combinator Research 的研究員 Michael Nielsen,他也是一位量子物理學(xué)家、科學(xué)作家、計(jì)算機(jī)編程研究人員。他的個(gè)人主頁(yè)是:Neural networks and deep learningneuralnetworksanddeeplearning.com書(shū)籍介紹 這是我個(gè)人以為目前最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)資料之一。內(nèi)容非常淺顯易懂,很多數(shù)學(xué)密集的區(qū)域作者都有提示。全書(shū)貫穿的是 MNIST 手寫(xiě)數(shù)字的識(shí)別問(wèn)題,每個(gè)模型和改進(jìn)都有詳細(xì)注釋的代碼。非常適合用來(lái)入門(mén)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)! 全書(shū)共分為六章,目錄如下: 第一章:使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 第二章:反向傳播算法如何工作 第三章:改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法 第四章:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以計(jì)算任何函數(shù)的可視化證明 第五章:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為何很難訓(xùn)練 第六章:深度學(xué)習(xí) 《Neural Network and deep Learning》這本書(shū)的目的是幫助讀者掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心概念,包括現(xiàn)代技術(shù)的深度學(xué)習(xí)。在完成這本書(shū)的學(xué)習(xí)之后,你將使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)來(lái)解決復(fù)雜模式識(shí)別問(wèn)題。你將為使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ),來(lái)攻堅(jiān)你自己設(shè)計(jì)中碰到的問(wèn)題。 本書(shū)一個(gè)堅(jiān)定的信念,是讓讀者更好地去深刻理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí),如果你很好理解了核心理念,你就可以很快地理解其他新的推論。這就意味著這本書(shū)的重點(diǎn)不是作為一個(gè)如何使用一些特定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)的教程。僅僅學(xué)會(huì)如何使用庫(kù),雖然這也許能很快解決你的問(wèn)題,但是,如果你想理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中究竟發(fā)生了什么,如果你想要了解今后幾年都不會(huì)過(guò)時(shí)的原理,那么只是學(xué)習(xí)些熱?的程序庫(kù)是不夠的。你需要領(lǐng)悟讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作的原理。

    標(biāo)簽: 深度學(xué)習(xí)

    上傳時(shí)間: 2022-07-24

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  • 100+篇深度學(xué)習(xí)英文論文資料合集

    2.5 Neural Turing Machine - 2.1 Model - .DS_Store 10KB 2.4 RNN Sequence-to-Sequence Model - 2.8 One Shot deep Learning - 2.7 deep Transfer Learning Lifelong Learning especially for RL - 2.2 Optimization - 1.4 Speech Recognition Evolution - 1.2 deep Belief Network(DBN)(Milestone of deep Learning Eve) - 1.3 ImageNet Evolution(deep Learning broke out from here) - 2.3 Unsupervised Learning deep Generative Model - 2.6 deep Reinforcement Learning

    標(biāo)簽: MoldWizard 使用手冊(cè)

    上傳時(shí)間: 2013-05-15

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